算法训练 | 二叉树Part1 | 递归遍历、迭代遍历、统一迭代
目录
递归遍历
前序遍历
迭代遍历
前序遍历(迭代法)
中序遍历(迭代法)
后序遍历(迭代法)
统一迭代法
统一迭代
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递归遍历
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144.二叉树的前序遍历(opens new window)
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94.二叉树的中序遍历
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145.二叉树的后序遍历(opens new window)
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文章讲解:代码随想录
前序遍历
确定递归函数的参数和返回值: 确定哪些参数是递归的过程中需要处理的,那么就在递归函数里加上这个参数, 并且还要明确每次递归的返回值是什么进而确定递归函数的返回类型。
确定终止条件: 写完了递归算法, 运行的时候,经常会遇到栈溢出的错误,就是没写终止条件或者终止条件写的不对,操作系统也是用一个栈的结构来保存每一层递归的信息,如果递归没有终止,操作系统的内存栈必然就会溢出。
确定单层递归的逻辑: 确定每一层递归需要处理的信息。在这里也就会重复调用自己来实现递归的过程。
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解题思路
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确定递归函数的参数和返回值:因为要打印出前序遍历节点的数值,所以参数里需要传入vector来放节点的数值,除了这一点就不需要再处理什么数据了也不需要有返回值,所以递归函数返回类型就是void,代码如下:
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void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec)
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确定终止条件:在递归的过程中,如何算是递归结束了呢,当然是当前遍历的节点是空了,那么本层递归就要结束了,所以如果当前遍历的这个节点是空,就直接return,代码如下:
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if (cur == NULL) return;
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确定单层递归的逻辑:前序遍历是中左右的循序,所以在单层递归的逻辑,是要先取中节点的数值,代码如下:
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vec.push_back(cur->val); // 中 traversal(cur->left, vec); // 左 traversal(cur->right, vec); // 右
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代码注意
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if (cur == NULL) return;
终止条件 -
cur
->
val
当前指针cur
所指向的对象的val
成员变量的值
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代码一:前序遍历
class Solution {
public:void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {if (cur == NULL) return;vec.push_back(cur->val); // 中traversal(cur->left, vec); // 左traversal(cur->right, vec); // 右}vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;traversal(root, result);return result;}
};
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代码二:中序遍历
void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {if (cur == NULL) return;traversal(cur->left, vec); // 左vec.push_back(cur->val); // 中traversal(cur->right, vec); // 右
}
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代码三:后序遍历
void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& vec) {if (cur == NULL) return;traversal(cur->left, vec); // 左traversal(cur->right, vec); // 右vec.push_back(cur->val); // 中
}
迭代遍历
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文章讲解:programmercarl.com
前序遍历(迭代法)
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为什么可以用迭代法(非递归的方式)来实现二叉树的前后中序遍历呢?在栈与队列:匹配问题都是栈的强项 (opens new window)中提到了,递归的实现就是:每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中,然后递归返回的时候,从栈顶弹出上一次递归的各项参数,所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。
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解题思路
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前序遍历是中左右,每次先处理的是中间节点,那么先将根节点放入栈中,然后将右孩子加入栈,再加入左孩子。
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解题步骤
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定义栈,存放节点
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定义数组,存放结构
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确定终止条件,根节点入栈
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循环处理栈,栈不为空则,获取栈并弹出,获取不为空则按中左右顺序将值加入数组
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代码一:前序遍历(迭代法)
class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {stack<TreeNode*> st;vector<int> result;if (root == NULL) return result;st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top(); // 中st.pop();result.push_back(node->val);if (node->right) st.push(node->right); // 右(空节点不入栈)if (node->left) st.push(node->left); // 左(空节点不入栈)}return result;}
};
中序遍历(迭代法)
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在迭代的过程中,有两个操作:
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处理:将元素放进result数组中
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访问:遍历节点
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解题思路
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前序遍历的顺序是中左右,先访问的元素是中间节点,要处理的元素也是中间节点,所以刚刚才能写出相对简洁的代码,因为要访问的元素和要处理的元素顺序是一致的,都是中间节点。
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中序遍历是左中右,先访问的是二叉树顶部的节点,然后一层一层向下访问,直到到达树左面的最底部,再开始处理节点(也就是在把节点的数值放进result数组中),这就造成了处理顺序和访问顺序是不一致的。
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在使用迭代法写中序遍历,就需要借用指针的遍历来帮助访问节点,栈则用来处理节点上的元素。
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解题步骤
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定义栈,存放节点
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定义数组,存放结构
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定义指针,用于遍历
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循环处理栈,指针、栈不为空则,存入栈并向左走,为空则弹出处理存入数组,再向右走
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代码二:中序遍历(迭代法)
class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;stack<TreeNode*> st;TreeNode* cur = root;while (cur != NULL || !st.empty()) {if (cur != NULL) { // 指针来访问节点,访问到最底层st.push(cur); // 将访问的节点放进栈cur = cur->left; // 左} else {cur = st.top(); // 从栈里弹出的数据,就是要处理的数据(放进result数组里的数据)st.pop();result.push_back(cur->val); // 中cur = cur->right; // 右}}return result;}
};
后序遍历(迭代法)
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解题思路
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先序遍历是中左右,后续遍历是左右中,只需要调整一下先序遍历的代码顺序,就变成中右左的遍历顺序,然后在反转result数组,输出的结果顺序就是左右中。
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解题步骤
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定义栈,存放节点
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定义数组,存放结构
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确定终止条件,根节点入栈
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循环处理栈,栈不为空则,获取栈并弹出,获取不为空则按中右左顺序将值加入数组
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反转数组为左右中顺序
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代码三:后序遍历(迭代法)
class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {stack<TreeNode*> st;vector<int> result;if (root == NULL) return result;st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();st.pop();result.push_back(node->val);if (node->left) st.push(node->left); // 相对于前序遍历,这更改一下入栈顺序 (空节点不入栈)if (node->right) st.push(node->right); // 空节点不入栈}reverse(result.begin(), result.end()); // 将结果反转之后就是左右中的顺序了return result;}
};
统一迭代法
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文章讲解:代码随想录
统一迭代
迭代法实现的先中后序,其实风格也不是那么统一,除了先序和后序,有关联,中序完全就是另一个风格了,一会用栈遍历,一会又用指针来遍历。
针对三种遍历方式,使用迭代法是可以写出统一风格的代码,将访问的节点放入栈中,把要处理的节点也放入栈中但是要做标记。如何标记呢,就是要处理的节点放入栈之后,紧接着放入一个空指针作为标记。 这种方法也可以叫做标记法。
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解题思路
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将访问的节点直接加入到栈中,但如果是处理的节点则后面放入一个空节点, 这样只有空节点弹出的时候,才将下一个节点放进结果集。
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代码一:中序遍历
class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;stack<TreeNode*> st;if (root != NULL) st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();if (node != NULL) {st.pop(); // 将该节点弹出,避免重复操作,下面再将右中左节点添加到栈中if (node->right) st.push(node->right); // 添加右节点(空节点不入栈)st.push(node); // 添加中节点st.push(NULL); // 中节点访问过,但是还没有处理,加入空节点做为标记。if (node->left) st.push(node->left); // 添加左节点(空节点不入栈)} else { // 只有遇到空节点的时候,才将下一个节点放进结果集st.pop(); // 将空节点弹出node = st.top(); // 重新取出栈中元素st.pop();result.push_back(node->val); // 加入到结果集}}return result;}
};
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代码二:前序遍历
class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;stack<TreeNode*> st;if (root != NULL) st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();if (node != NULL) {st.pop();if (node->right) st.push(node->right); // 右if (node->left) st.push(node->left); // 左st.push(node); // 中st.push(NULL);} else {st.pop();node = st.top();st.pop();result.push_back(node->val);}}return result;}
};
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代码三:后序遍历
class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;stack<TreeNode*> st;if (root != NULL) st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();if (node != NULL) {st.pop();st.push(node); // 中st.push(NULL);if (node->right) st.push(node->right); // 右if (node->left) st.push(node->left); // 左} else {st.pop();node = st.top();st.pop();result.push_back(node->val);}}return result;}
};
(说明:基于代码随想录课程学习,部分内容引用代码随想录文章)
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